• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.131-138
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• 2005

Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Most of the existing recommender systems focused on what kind of items to recommend, although when to recommend to the target customer considering their context is an important issue. Even right item might be a spam advertisement or wrong recommendation for the customer if it can not be recommended at the right context. It is particularly important for recommendations where the user's context is changing rapidly, such as in both handheld and ubiquitous computing environment. Therefore, we propose CARS (Context-Aware Recommender System) based on CBR and context-awareness for ubiquitous computing environment. CBR is used to generate a target customer class and proper context. Context-awareness is used to gather suer context information from sensors, networks, device status, user profiles, and other sources. An illustrative case example is suggested to explain the procedure of CARS.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.19-31
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• 2008

Currently, RFID is receiving attention from the industry and the academy because it is considered as an enabling technology for ubiquitous computing, in particular context perception. In this paper, we survey the existing context-aware RFID systems and introduce three main issues in the systems - the context information, the context-aware services, and the context-aware RFID system architectures. We classify context information into six groups, the services into five context-aware service types, and the systems into four architecture styles. This study will help stakeholders such as customers and developers to understand their RFID systems and to develop new services.

• International Journal of Contents
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• 제2권1호
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• pp.9-16
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• 2006

Recently many researches are investigating for ubiquitous computing and network. In the real world many sensor devices must be equipped to provide many services for users. To make computing environment easy and more user friendly, middleware system not only hides all complexities (network, system, services, etc), but also needs to have efficient context inference scheme and system reconfiguration capability. In this paper we suggest context-aware middleware design for sensor network which provides efficient computing environment for end-users. We also present XML based implementation of our system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.587-592
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안한 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템의 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC ver. 2.0을 이용하여 설계되었으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인 및 검증하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권4호
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• pp.44-50
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• 2017

To understand whether Falling, which is one of the causes of injuries, occurs, various behavior recognition research is proceeding. However, in most research recognize only the fact that Falling has occurred and provide the service. As well as the occurrence of the Falling, the risk varies greatly based on the type of Falling and the situation before and after the Falling. Therefore, when Falling occurs, it is necessary to infer the user's current situation and provide appropriate services. In this paper, we propose to base on Fog Computing and Cloud Computing to design Context-aware System using analysis of behavior data and process sensor data in real-time. This system solved the problem of increase latency and server overload due to large capacity sensor data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1088-1098
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• 2005

사용자의 의도와 주변 환경과 연관된 정보를 습득함으로서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅에 관련된 중요한 연구 중에 하나이다. 기존 연구는 컨텍스트-인식의 대상으로 사용자와 주변 환경으로 한정하고, 서비스를 제공하기 위하여 식별자 정보를 운영하는 서버나 센서를 연동한 센싱 기반의 미들웨어를 제시하고 있다. 사용자와 주변 환경으로 한정된 컨텍스트-인식서비스는 중복된 센싱과 불필요한 검색의 문제 및 사용자의 익명성 문제를 야기한다. 또한, 중앙 집중형의 컨텍스트-인식 시스템은 서비스의 관리와 운영을 위해 많은 비용 요구한다. 본 논문에서는 자생적 컨텍스트 서비스 모델을 제안하여 컨텍스트-인식 단계를 단순화하고, 사용자의 휴대용 디바이스에 컨텍스트-인식 정보를 분산 관리하는 미들웨어를 설계하여 기존 컨텍스트-인식 시스템의 관리 및 운영에서 발생하는 문제점을 최소화 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.383-403
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• 2021

With the development of mobile edge computing (MEC), some late-model application technologies, such as self-driving, augmented reality (AR) and traffic perception, emerge as the times require. Nevertheless, the high-latency and low-reliability of the traditional cloud computing solutions are difficult to meet the requirement of growing smart cars (SCs) with computing-intensive applications. Hence, this paper studies an efficient offloading decision and resource allocation scheme in collaborative vehicular edge computing networks with multiple SCs and multiple MEC servers to reduce latency. To solve this problem with effect, we propose a context-aware offloading strategy based on differential evolution algorithm (DE) by considering vehicle mobility, roadside units (RSUs) coverage, vehicle priority. On this basis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is employed to predict idle computing resources according to the base station traffic in different periods. Simulation results demonstrate that the practical performance of the context-aware vehicular task offloading (CAVTO) optimization scheme could reduce the system delay significantly.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권11호
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• pp.31-37
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• 2004

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권2호
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• pp.174-190
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• 2010

In ubiquitous computing, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users [1][2]. Users hope to obtain a personalized service which is composed of customized devices among sharable devices in a ubiquitous smart space (which is called USS in this paper). However, the situations of each user are different and user preferences also are various. Although users request the same service in the same USS, the most suitable devices for composing the service are different for each user. For these user requirements, this paper proposes a device recommender system which infers and recommends customized devices for composing a user required service. The objective of this paper is the development of the systems for recommending devices through context-aware inference in peer-to-peer environments. For this goal, this paper considers the context and user preference. Also I implement a prototype system and test performance on the real ubiquitous mobile object (UMO).

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권5_6호
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• pp.214-227
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지 서비스는 동적으로 발생하는 사용자의 상황 정보에 따른 서비스 제공을 지향한다. FollowMe와 uFlow와 같은 상황인지 워크플로우 시스템은 사용자의 상황 정보를 서비스의 분기 조건으로 표현한 워크플로우 기반의 상황인지 웹 서비스를 제공한다. 그러나 그들은 워크플로우의 실행 중에도 동적으로 발생할 수 있는 사용자의 서비스 요구에 대해 진행 중인 워크플로우 시나리오에 즉각적으로 적용할 수 있는 방법을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 실행 중인 워크플로우 서비스의 중단없이 사용자가 입력하는 새로운 서비스 요구를 초기 워크플로우 시나리오에 동적으로 반영할 수 있는 상황인지 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 새로운 서비스 요구에 대해 실행중인 시나리오에서의 변경 위치를 점진적 파싱(Incremental Parsing)을 통해 정확히 인식하고 초기 시나리오에서 영향을 받는 부분만을 신속히 재구성함으로써 동적으로 발생하는 사용자의 상황정보를 보다 빠르고 효율적으로 초기 시나리오에 적용할 수 있으며, 워크플로우 흐름의 중단없이 계속적인 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시간과 공간에 관계없이 원하는 서비스를 상황인지 워크플로우 시나리오에 반영할 수 있으며, 기술된 사용자 컨텍스트에 따라 상황인지 서비스의 실행을 보장받을 수 있다.